Pengelompokan Notifikasi Alert Intrusion Detection System Snort Pada Bot Telegram Menggunakan Algoritma K-Means - Bagus Alfiansyah; Syaifuddin Syaifuddin; Diah Risqiwati (Universitas Muhammadiyah Malang, 2020)
Dengan semakin luasnya pengetahuan dan meningkatnya kejahatan internet maka dibutuhkan Intrusion Detection System (IDS) salah satunya adalah Snort yang dapat mendeteksi serangan. Dibutuhkan notifikasi serangan agar administrator tahu jika adanya serangan. Pengelompokan alert menggunakan metode K-Means untuk membagi 2 kelompok alert yaitu low dan high. Bot Telegram akan mengirimkan alert yang memiliki label high saja. Notifikasi akan muncul pada aplikasi Telegram. Dataset 4SICS digunakan untuk proses penegelompokan agar menghasilkan 2 centroid yang akan digunakan pada serangan real. Proses pengujian serangan real dilakukan selama 2 hari. Terdapat total 10352 serangan diantaranya 1096 memiliki label high dan 9256 memiliki label low serta terdapat 771 notifikasi yang dikirimkan. Persentase hasil serangan selama satu jam berdasarkan label serangan. 60,38% serangan memiliki label “high” dan 39,62% memiliki label “low”. Persentase hasil serangan selama dua hari berdasarkan label serangan. 89% serangan memiliki label “low” dan 11% memiliki label “high”.